[發明專利]管理計算機服務器能力的方法、裝置和系統

有效

• 申請號: 201480014923.0
• 申請日: 2014-03-14
• 公開（公告）號: CN105051693B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 托馬斯·波爾特吉斯;威廉·德福雷斯特
• 申請（專利權）人: 思杰系統有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06N3/00
• 代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司11262
• 代理人: 寧曉,鄭霞

本國際申請要求2013年3月15日提交的編號為13/835,294(代理案號為007737.00106)的美國申請的優先權，其通過引用以其整體并入本文。

技術領域

本申請總體涉及管理計算機服務器的能力。尤其是，本公開涉及學習和預測計算機服務器對一個或多個計算機中的會話進行負載均衡的能力。

背景

在可操作的環境中為終端用戶提供共享的資源可能會提出對能力規劃的挑戰。當系統可確保資源以及時和合理的時間期限被傳遞給用戶以便避免過載時終端用戶的體驗被優化。當系統過載或以其它方式不恰當地進行負載均衡時，系統可能不能夠為用戶在合理的時間期限內提供所需的資源從而降低了終端用戶的用戶體驗。與嘗試預報和規劃特定用戶需求的資源量相關的挑戰有很多。現有的負載均衡系統未能充分地應對這些挑戰。

例如，在任意時刻，用戶可能需求或多或少的資源。另外，用戶可能不一直消耗這些資源，而是在實際上，這些資源的消耗量和周期可隨著應用更新、附加應用的安裝或用戶行為的改變而變化。另外，當多個用戶會話或用戶共享硬件資源公共池時，挑戰可能被加劇。預測物理計算機、服務器或其它基礎設施可支持的用戶量常常是困難的。在一些實施例中，管理員可先驗地確定分配給每一個工作負載的硬件量。現有解決方案是不完善的并具有不足之處。

同時，計算機學科存在被稱為計算學習理論(CLT)的分支，其中分析了機器學習算法和它們的性能。CLT算法的性能可能變化很大；一些算法可在固定的時間期限內完成，而其它算法可能具有概率區間。另外，CLT算法的時間復雜度可具有積極或消極結果，這取決于算法的功能是否可在多項式時間內分別被學習。CLT算法有時可使用人工神經網絡(如，連接模型)實施。

斯圖加特神經網絡模擬器(SNNS)是在斯圖加特大學的并行與分布式高性能系統研究所開發的用于神經網絡的模擬器。SNNS模擬器200由四個主組件組成：模擬器內核、圖形用戶界面、批處理執行界面(如，batchman)和網絡編譯器(如，snns2c，其采取一些輸入并將所訓練的網絡文件生成為C源碼)。參考圖2，模擬器核組件在神經網絡的內部網絡數據結構上操作并在其上執行操作。可建立在內核之上的圖形用戶界面給出了神經網絡的圖形表示并在模擬運行期間控制內核，其中包括以各種方式直接創建、操縱和可視化復雜的神經網絡的能力。

SNNS用戶手冊說明了在人工神經網絡(如，連接模型)中，“信息通常分布在整個網絡并被儲存在拓撲結構和鏈接的權重中。網絡由(自動化的)訓練方法來組織，其大大地簡化了專用應用的開發。在普通[人工智能]AI系統中的經典邏輯被模糊結論和聯想回憶(完全匹配對最優匹配)所取代。在不能給出清楚的邏輯規則集合的所有情況中，這是很大的優點。連接模型的固有的容錯是另一個優點。另外，可使神經網絡變得能夠容忍輸入中的噪聲：當噪聲增加時，輸出的品質常常僅緩慢地降低(微小的性能損失)。盡管存在用于神經網絡的模擬器，但是它們在學術界/大學之外的實際應用是被限制的，尤其是在服務器能力規劃領域。

公開概述

為了提供對一些方面的基本理解，以下給出了本公開的簡化的概述。其并不旨在確定本公開的關鍵或重要的要素或描繪本公開的范圍。以下的概述僅僅將本公開的一些概念以簡化的形式給出，作為下面提供的更詳細的描述的序言。

本公開描述了用于管理在變化的負載下的一個或多個服務器的能力的方法和系統。說明性的系統可包括儲存了負載和健康測量結果的數據儲存器、一個或多個處理器、以及儲存了各種模塊的存儲器，當各種模塊被處理器執行時，導致對多個服務器機器的能力的管理。神經網絡可用于接受對應的負載和健康測量結果作為輸入，并使用學習模塊計算這些輸入之間的關系(如，相關性、因果關系等)。另外，預測器模塊可使用神經網絡生成多個服務器機器的預測的健康狀況。另外，模擬器模塊可根據本公開的各個方面被用于進一步增強神經網絡的更新和服務器能力的管理。

在根據本公開的方面的另一個實施方案中，包括計算機處理器和儲存了計算機可執行指令的有形的、非暫時性的計算機存儲器的裝置被公開，當計算機可執行指令被處理器執行時，促使計算機系統實施本文描述的一個或多個步驟。在可選的實施方案中，計算機存儲器可被整體或部分地放置在數據儲存器系統中。本公開的這些和其它實施方案的細節將在附圖和下面的描述中闡述。本公開的其它特征和優點根據描述和附圖以及根據權利要求將變得明顯。當然，上面參考的實施方案的方法和系統還可包括其它附加元件、步驟、計算機可執行指令或計算機可讀數據結構。

附圖簡述